元戎啟行GTC亮出“統一大腦”：用基座模型解決用戶“敢用”難題

3月17日，在英偉達GTC大會上，元戎啟行CTO曹通易展示了一套以Foundation Model（基座模型）為核心重構的輔助駕駛技術體系。這家中國自動駕駛公司試圖用一個大模型，同時解決行業最棘手的兩個問題：如何讓城市NOA真正“好用”，以及如何讓用戶真正“敢用”。

數據閉環周期縮短至12小時

根據中汽協發布的數據顯示，2025年我國城市NOA滲透率已超15%，但用戶實際使用意愿遠未同步。復雜路況下的可靠性瓶頸，加上傳統人工標注的數據迭代模式效率觸頂，讓體驗提升陷入困境。

元戎啟行的解法是構建一個400億參數規模的VLA（視覺-語言-動作）基座模型。這個模型被設計為同時扮演三個角色：“駕駛員”輸出控制信號，“分析師”理解交通場景語義，“裁判員”評估駕駛行為的安全與舒適性。將三種能力統一在同一架構下，意味著系統不再機械執行規則，而是在理解場景的基礎上做出判斷。

這種架構帶來了效率的質變。得益于模型自身的理解和評估能力，數據不再需要全部人工標注，其數據閉環迭代周期從行業常見的數天縮短至約12小時。

計劃2026年突破百萬輛

技術突破之外，元戎啟行在GTC上也亮出了市場成績單。2025年10月，其在中國城市NOA第三方供應商市場的單月市占率接近40%。截至目前，搭載其方案的量產車累計交付超25萬輛，公司計劃2026年突破百萬輛。

這一數據說明，元戎啟行的技術路線已進入主流車企供應鏈，并通過了量產工程的嚴苛檢驗。在頭部公司比拼單車感知和規控算法的早期階段之后，競爭正轉向以大規模數據和先進AI模型為核心的“系統工程”與“效率”之爭。

值得注意的是，元戎啟行將這套基座模型定位為“構建下一代輔助駕駛系統的核心基座模型，也是面向物理世界的AI基座模型”。從此看來，Foundation Model 的能力未來有可能遷移至 Robotaxi、具身智能等更廣泛使用場景。

在特斯拉、英偉達持續定義汽車AI技術范式的背景下，元戎啟行用統一基座模型整合多種能力的嘗試，正在檢驗一條差異化的中國路徑：讓車不僅會開，更會思考、會學習、會自我進化。